洪 凌 嘯

(四川大學(xué) 法學(xué)院, 成都 610207)

“法律機構(gòu)和律師們正站在十字路口，將面對未來20年間的劇烈變革，其變化程度將超越過去兩個世紀(jì)的總和?！?1)理查德·薩斯坎德《法律人的明天會怎樣？——法律職業(yè)的未來》，何廣越譯，北京大學(xué)出版社2015年版,第1頁。目前，隨著大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，法律體系逐漸向計算機化、流程化以及自動化發(fā)展。在中國，“智慧法院”建設(shè)如火如荼，新興的法律科技公司不斷地向法院、檢察院以及律所推銷研發(fā)的法律人工智能產(chǎn)品。許多法律人工智能產(chǎn)品被冠之以“深度學(xué)習(xí)”“強化學(xué)習(xí)”“知識圖譜”等詞匯，在法律人看來，皆屬莫測高深的算法詞藻。然而，在司法實踐中，這些法律人工智能產(chǎn)品似乎并未發(fā)揮出其應(yīng)有的作用，“新瓶裝舊酒”現(xiàn)象不斷出現(xiàn)，法律人工智能領(lǐng)域并未出現(xiàn)如AlphaGo這般革命性的產(chǎn)品。同時，算法在司法、執(zhí)法以及社會其他領(lǐng)域引發(fā)了諸如透明性、公正性等諸多問題。因此，有必要對法律人工智能使用中的算法問題進行相應(yīng)研究，區(qū)分“真”算法與“偽”算法，并反思算法在未來的改進方向。

一 法律人工智能算法的困境

(一)算法的名實分離

人工智能進行“學(xué)習(xí)”的燃料是數(shù)據(jù)，“引擎”則是算法。一般來說，算法通過對數(shù)據(jù)的訓(xùn)練來提煉模型，進而總結(jié)出相應(yīng)的規(guī)律并預(yù)測未來。有學(xué)者認(rèn)為，算法的派別可分為符號學(xué)派、聯(lián)結(jié)學(xué)派、進化學(xué)派、貝葉斯學(xué)派與類推學(xué)派。(2)佩德羅·多明戈斯《終極算法：機器學(xué)習(xí)和人工智能如何重塑世界》，黃芳萍譯,中信出版社2017年版，第66頁。從更宏觀的角度而言，算法其實可以分為兩種：一種是以邏輯推理為基礎(chǔ)的符號算法，另一種是以數(shù)據(jù)概率為基礎(chǔ)的計算算法。前者的典型代表是專家系統(tǒng)，發(fā)展至今，在法律人工智能領(lǐng)域的代表是“知識圖譜”算法。后者的典型代表則是“深度學(xué)習(xí)”與“強化學(xué)習(xí)”。人工智能從其誕生至今，經(jīng)歷過數(shù)番波折，專家系統(tǒng)從被吹捧到被摒棄，其根本缺陷是其自身的封閉性，只能根據(jù)人類專家事先設(shè)置的規(guī)則進行推理，因此無法對紛繁復(fù)雜的現(xiàn)實社會環(huán)境的問題進行回應(yīng)。而最近的人工智能熱潮的出現(xiàn)需歸結(jié)于AlphaGo在圍棋上擊敗李世石，而圍棋的天量運算量在以前普遍被公認(rèn)為是不可能被機器所取代的，因此被譽為“人類智慧的王冠”。隨著AlphaGo擊敗李世石，并在一年后擊敗柯潔，人們在震驚之余開始思考AlphaGo這一谷歌Deep Mind開發(fā)的“人工智能”強大的原因。谷歌團隊指出，“深度學(xué)習(xí)”“強化學(xué)習(xí)”是AlphaGo成功的關(guān)鍵。這也使人們尤其是法律人想象是否可以將這種強大的算法移植到法律領(lǐng)域，運用在一些簡單法律事務(wù)自動化處理的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)法律裁判的智能化。

需要指出的是，當(dāng)下還沒有一套可以適用于各類案件、各種司法實踐場景的萬能算法，希冀于用一種全能算法、一種通用模型架構(gòu)來解決司法場景中的所有問題無疑是一種神話。因此，不同場景下的不同法律人工智能產(chǎn)品所使用的算法各不相同，但比較公認(rèn)的主流算法是“深度學(xué)習(xí)”“強化學(xué)習(xí)”與“知識圖譜”。

“深度學(xué)習(xí)”算法本質(zhì)上是一種統(tǒng)計學(xué)技術(shù)，其通過多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對數(shù)據(jù)進行分析，進而建立算法模型對問題進行預(yù)測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)只是因其輸入節(jié)點、隱藏節(jié)點和輸出節(jié)點的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)連接類似生物神經(jīng)元之間的連接而得名，但實際上與生物意義上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)毫無關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是多層的，計算機中的數(shù)學(xué)“神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)”就是一系列像神經(jīng)元一樣可以接收、評估、傳遞信息的彼此相連的開關(guān)。每個開關(guān)就是一個數(shù)學(xué)方程，方程上攜帶著多種不同的信息投入，并給它們賦予不同的權(quán)重。網(wǎng)絡(luò)的終端是一個總開關(guān)，負(fù)責(zé)收集前面所有神經(jīng)元開關(guān)的信息并生成預(yù)測，作為神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)出。(3)伊恩·艾瑞斯《大數(shù)據(jù)思維與決策 》，宮相真譯，人民郵電出版社2014年版，第140頁?！吧疃葘W(xué)習(xí)”的大規(guī)模運用改變了從前人工智能發(fā)展“專家系統(tǒng)”只解決能夠清晰表達的問題，不再過分依賴先驗知識與固化邏輯，而開始對未來的結(jié)果進行預(yù)測。“深度學(xué)習(xí)”并不是一個全新的算法(4)皮埃羅·斯加魯菲《智能的本質(zhì)：人工智能與機器人領(lǐng)域的64個大問題》，任莉、張建宇譯，人民郵電出版社2017年版，第114頁。，它出現(xiàn)于1980年代，是計算人工智能的一種。但由于受算力與數(shù)據(jù)量的制約，它受到的關(guān)注度要遠小于其他算法。2012年，Krizhevsky、Sutskever、Hinton一系列成果的發(fā)布，以及在Image Net目標(biāo)識別挑戰(zhàn)賽上取得的成功，讓“深度學(xué)習(xí)”算法再次回到人們的視野?？吹健吧疃葘W(xué)習(xí)”算法的前景后，國外學(xué)者紛紛跟進(5)有關(guān)“深度學(xué)習(xí)”的更多資料與參考文獻，可參見：Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton, “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks,” Communications of the ACM 60, no. 6(2017): 84-90， Doi: 10.1145/3065386; Baolin Peng, Zhengdong Lu, Hang Li, Kam-Fai Wong, “Towards Neural Network-based Reasoning,” erpint arXiv: 1508.05508, 2015, https://arxiv.org/pdf/1508.05508v1.pdf; Dan Cieran, Ueli Meier, Jürgen Schmidhuber, “Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification,” 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Patter Recognition (CVPR)(Washington DC: IEEE Computer Society, 2012)， Doi: 10.1109/CVPR.2012.6248110.，并在AlphaGo戰(zhàn)勝李世石后名噪一時。

“強化學(xué)習(xí)”是一種介乎于“監(jiān)督學(xué)習(xí)”與“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”之間的機器學(xué)習(xí)方法。監(jiān)督學(xué)習(xí)所用的數(shù)據(jù)是固定的標(biāo)簽，“強化學(xué)習(xí)”則更進一步，其標(biāo)簽并不固定，但可通過固定規(guī)則對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行約束和間接標(biāo)注。通過對獎勵函數(shù)的設(shè)定，使“獎勵”(reward)與“行動”(action)之間的相互關(guān)系強化，“強化學(xué)習(xí)”算法可以不斷通過激勵函數(shù)得到反饋，對特征點的權(quán)重進行更新，不斷得到強化與修正?！皬娀瘜W(xué)習(xí)”在計算機科學(xué)理論上可以適用于包括未知信息領(lǐng)域在內(nèi)的任何事物與環(huán)境。

“知識圖譜”是在專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，相比專家系統(tǒng)，“知識圖譜”更加自動化，可以半自動地實現(xiàn)符號邏輯的編排。但是，“知識圖譜”的本質(zhì)依然是通過符號輔以嚴(yán)密的邏輯推理模擬人類的思維方式。因此，“知識圖譜”算法屬于符號學(xué)派，它模擬的是人腦的推理方式，其針對的對象是規(guī)則，其比較類似決策樹算法?！爸R圖譜”使用圖作為表示知識的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以“結(jié)點—邊—節(jié)點”的形式組成知識和事實表示的陳述語句。“知識圖譜”最大的作用是降低了結(jié)構(gòu)化知識構(gòu)建和使用的難度。在司法領(lǐng)域，“知識圖譜”一般通過對法律知識網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，幫助法律工作者在線快速檢索法律條文與知識。這種可視化的分析與信息檢索為自然語言識別與理解提供背景知識庫，問答系統(tǒng)基本上主要依賴“知識圖譜”算法。通過“知識圖譜”算法圖的表達，大量數(shù)據(jù)可被壓縮，復(fù)雜關(guān)系與信息的查詢與表達被大量簡化，查詢速度大大加快。

一般來說，數(shù)據(jù)庫是最常用的數(shù)據(jù)收集、存儲與分析方式，通過數(shù)據(jù)庫，機器可以高效地獲取信息。數(shù)據(jù)庫的缺點是當(dāng)數(shù)據(jù)量過大時，對復(fù)雜關(guān)系的運算與多度、跨表查詢耗時較多，這對算力不夠、計算機硬件設(shè)備不先進者是非常不利的。同時，這些算法都有其使用的場景與條件?！吧疃葘W(xué)習(xí)”“強化學(xué)習(xí)”的前提是充分的標(biāo)簽數(shù)據(jù)?！吧疃葘W(xué)習(xí)”最適合的領(lǐng)域是對數(shù)據(jù)進行分類，尤其是對非結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)集進行處理,即通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果定義的反向傳播，給定輸入數(shù)據(jù)的類別。另外，“深度學(xué)習(xí)”算法具有一定的通用性，可以將其適用到各個領(lǐng)域上，而不需要特別豐富而專業(yè)的知識。從這個角度而言，“深度學(xué)習(xí)”拓展了人工智能的運用領(lǐng)域。一般來說，當(dāng)數(shù)據(jù)量充足時，可使用“深度學(xué)習(xí)”算法進行模型構(gòu)建。“強化學(xué)習(xí)”也需要海量的標(biāo)簽數(shù)據(jù)與學(xué)習(xí)樣本來訓(xùn)練得出一個原先通過硬編碼即可簡單學(xué)習(xí)的普遍規(guī)律。而當(dāng)數(shù)據(jù)量不足時，如只有幾百或幾千個數(shù)據(jù)值時，我們就需要通過人工的方式，如引入圖模型來構(gòu)建一個人類的知識體系，而不是由機器自身形成的模型?！爸R圖譜”可以幫助機器識別與使用來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，主要是依靠圖表的方式將數(shù)據(jù)間復(fù)雜、交互的交叉關(guān)系表現(xiàn)出來。這在數(shù)據(jù)源愈發(fā)多元化、數(shù)據(jù)存儲格式也各不相同的當(dāng)下顯得格外重要。在“知識圖譜”的基礎(chǔ)上，有公司甚至開始加入時間維度，以生成事理圖譜，可視化、智能化地展示案情的事實與證據(jù)情況。

最近幾年，法律人工智能界使用最多、宣傳最廣的算法即是“知識圖譜”?！爸R圖譜”確實具有一定的優(yōu)勢。首先，具有知識性，即該算法可以累積較多的專家知識；其次，具有邏輯性，可以通過固定的符號模擬人類的思維方式進行推理、判斷并做出相應(yīng)的決策；最后，具有透明性，即以符號與推理的方式展示人類的思維過程，其所使用的符號數(shù)據(jù)與推理過程都是可視可解釋的?！爸R圖譜”用計算機表示與推理的形式將專業(yè)領(lǐng)域中的經(jīng)驗知識概括、轉(zhuǎn)化為機器能夠識別的符號，并將測試數(shù)據(jù)與之對比、匹配，最后得出推理預(yù)測的結(jié)論。

在司法實踐中，比較常見的法律人工智能產(chǎn)品有法律檢索、文書自動生成、類案推送、語音文字轉(zhuǎn)換等。法律檢索系統(tǒng)、裁判文書自動生成系統(tǒng)所使用的算法是“深度學(xué)習(xí)”、類比推理(6)類比推理也稱最近鄰算法，即通過對相似度的衡量，歸納、重組、推導(dǎo)出創(chuàng)造性的預(yù)測意見。與支持向量機(7)支持向量機指的是算法先把每個詞語都轉(zhuǎn)化為一個“向量”，即多維度的“量”，再將每個詞語進行向量化，即“詞嵌入”(Word Embedding)。它針對的對象是實例。。類案識別和推送所使用的算法是“深度學(xué)習(xí)”“強化學(xué)習(xí)”與“知識圖譜”；語音文字轉(zhuǎn)換系統(tǒng)所使用的算法是“深度學(xué)習(xí)”。

由此可見，在司法實踐中的法律人工智能產(chǎn)品首先是一種算法的集合或者混合。盡管在名稱的選擇上，幾乎所有的法律人工智能產(chǎn)品都會強調(diào)自身使用了“深度學(xué)習(xí)”“強化學(xué)習(xí)”等先進的算法，然而從效果上看，法律人工智能產(chǎn)品的實際效果不一。事實上，效果比較好的法律人工智能產(chǎn)品是以科大訊飛為代表的語音文字轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，而類案推送、法律檢索等法律人工智能產(chǎn)品并未真正得到運用，即使運用也因用戶感受不佳而得不到充分運用。例如，有學(xué)者在考察類案推送系統(tǒng)的過程中發(fā)現(xiàn)，類案推送在司法一線并未得到廣泛的運用與好評，甚至有許多法官反映，類案類判系統(tǒng)對法官辦案“幫助不大”“作用很小”。(8)左衛(wèi)民《如何通過人工智能實現(xiàn)類案類判》，《中國法律評論》2018年第2期，第26-32頁。

更進一層講，盡管類案推送與法律檢索等效果不佳的法律人工智能產(chǎn)品背后的算法是“深度學(xué)習(xí)”“強化學(xué)習(xí)”與“知識圖譜”，但真正起作用的卻是“知識圖譜”。因此，最新的計算統(tǒng)計概率型算法技術(shù)其實并未在法律人工智能產(chǎn)品中得到運用，我們?nèi)匀辉谑褂脗鹘y(tǒng)的符號型算法。而運用效果較好的語音文字轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，雖運用了“深度學(xué)習(xí)”算法，但需要指出的是，這一算法是專門針對語音文字轉(zhuǎn)換領(lǐng)域的算法。在該領(lǐng)域，這是一種通用技術(shù)，既可以適用于法律領(lǐng)域，也可以廣泛地適用于翻譯、教學(xué)等與語音、文字相關(guān)的領(lǐng)域。也就是說，這種算法并不是專門為法律領(lǐng)域量身定做的。

總體來說，當(dāng)下法律人工智能領(lǐng)域的算法存在著嚴(yán)重的名實不符現(xiàn)象。首先，幾乎所有的法律人工智能產(chǎn)品都會強調(diào)自身的算法具有先進性；其次，司法領(lǐng)域中使用效果不佳的法律人工智能產(chǎn)品背后的算法，是以傳統(tǒng)型的符號流派算法為主的，而最新的計算統(tǒng)計概率型算法并未真正被運用；最后，運用效果較好的算法背后是一種“通用型”的算法，目前缺少專門為法律領(lǐng)域?qū)ｉT設(shè)計的算法。

(二)算法的透明性缺陷

“深度學(xué)習(xí)”是一個“端到端”(end-to-end)的黑箱，人類無法獲知其做出決策的過程、理由與原因。在法律領(lǐng)域，“深度學(xué)習(xí)”算法的致命缺陷在于給出一個判決結(jié)果不等于給出了判決尺度與判決規(guī)則?！吧疃葘W(xué)習(xí)”所給出的YES or NO、RIGHT or WRONG的答案無法反映判決的全部內(nèi)容與法律推理過程。此外，機器如何判斷YES or NO、RIGHT or WRONG也是一個重大的謎團。如何定義勝訴？支持了全部訴訟請求或者駁回全部訴訟請求算勝訴，那么實際損失80萬，起訴金額100萬，最后法院判決支持賠付了50萬，在訴訟上算輸還是算贏呢？在刑事案件中，在3到10年的量刑幅度間，被告人被判了5年算勝訴嗎？這些問題都無法用YES or NO、RIGHT or WRONG來簡單定義。例如威斯康星州訴盧米斯一案〔State v. Loomis, 881 N.W.2 d 749(Wis.2016)〕：2013年，埃里克·盧米斯(Eric Loomis)因偷竊被槍擊者拋棄的汽車而被警察誤當(dāng)作槍擊者予以逮捕，并受到與駕車槍擊有關(guān)的五項刑事指控。鑒于盧米斯存在偷盜和拒捕行為，盧米斯承認(rèn)了其中兩項較輕的指控。盧米斯回答了COMPAS犯罪風(fēng)險評估工具所問的一系列問題，并被COMPAS認(rèn)定再犯可能性是“高風(fēng)險”。COMPAS系統(tǒng)是威斯康星州懲戒部門一直使用的，由一家私人持股公司開發(fā)的一款風(fēng)險評估工具：一種基于證據(jù)衡量罪犯未來犯罪可能性，并為矯治署提供決策支持的軟件。風(fēng)險評估算法的技術(shù)原理是，罪犯先回答一系列問題、問卷或采訪。例如COMPAS就有137個問題的對話系統(tǒng)，這些問題涉及犯罪和個人歷史，包括家庭犯罪歷史，同時也涉及很多的個人觀念和看法，比如個人可信度、對場景善惡的判斷等等。COMPAS的問卷將這些問題分為15個維度：當(dāng)前指控、犯罪歷史、不遵守、家族犯罪性、同輩交往、毒品濫用、住所的穩(wěn)定性、社會環(huán)境、教育、職業(yè)、空閑與娛樂、社交孤立、犯罪人格、憤怒以及犯罪態(tài)度。之后，算法對所有數(shù)據(jù)進行處理，判定罪犯的再犯罪風(fēng)險級別。此外，還涉及需求級別，用于對犯罪人的教育和改造。級別分是在同基準(zhǔn)群體與其他罪犯比較的基礎(chǔ)上得出的，1-4為低，5-7為中，8-10為高。用于比較的基準(zhǔn)群體有男女兩類共八組：男性監(jiān)禁/假釋、男性監(jiān)禁、男性緩刑、男性混合，女性監(jiān)禁/假釋、女性監(jiān)禁、女性緩刑、女性混合。以此來判斷罪犯的個人身份信息、成長經(jīng)歷及種族狀況。(9)朱體正《人工智能輔助刑事裁判的不確定性風(fēng)險及其防范——美國威斯康星州訴盧米斯案的啟示》，《浙江社會科學(xué)》2018年第6期，第76-85頁。法庭在量刑時，參考了COMPAS犯罪風(fēng)險評估以及其他眾多因素，將COMPAS的犯罪風(fēng)險評估作為對盧米斯量刑前調(diào)查報告(PSI)的一部分，最終判處盧米斯6年監(jiān)禁和5年監(jiān)外執(zhí)行。之后，盧米斯提起上訟，主張法庭嚴(yán)重依賴COMPAS系統(tǒng)進行判案的行為侵犯了其在美國憲法第五、十四條修正案下所享有的正當(dāng)程序權(quán)利，即量刑需要注重個案主義及量刑的準(zhǔn)確性，而COMPAS的私企性質(zhì)及商業(yè)秘密阻礙了其評估的準(zhǔn)確性；并且，COMPAS系統(tǒng)不當(dāng)?shù)乜紤]了性別因素，其評估結(jié)果的非準(zhǔn)確性使其不能作為判案依據(jù)。另一方面，法院根據(jù)COMPAS系統(tǒng)的預(yù)測結(jié)果進行判案有程序違法之嫌，不符合個案處理的原則。因為在判審期間，盧米斯并沒有接觸這個算法的權(quán)限。2016年7月，美國威斯康星州最高法院支持了下級法院的裁判，駁回了盧米斯的請求，認(rèn)為初審法院在量刑時利用犯罪風(fēng)險評估分?jǐn)?shù)不侵犯被告人的正當(dāng)程序權(quán)利，并且將性別作為參考因素反而提高了犯罪風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性。(10)Michelle Liu, “Supreme Court passes on crime assessment case,” accessed November 12, 2019, https://www.jsonline.com/story/news/crime/2017/06/26/supre-court-refuses-wisconsin-predictive-crime-assessment-case/428240001.按：本文所引外文文獻均為筆者自己翻譯，下同。即使背后的算法和方法沒有向法院和被告人披露，算法輸出的信息有著足夠的透明度。在準(zhǔn)確量刑方面，一方面，在評估犯罪風(fēng)險時考慮性別正是為了提高準(zhǔn)確性；另一方面，COMPAS使用的公開數(shù)據(jù)都是被告人提供的，如果有錯誤，被告人可以“反駁、補充和解釋”這些信息。COMPAS系統(tǒng)的風(fēng)險評估是借助獨立的子項和復(fù)雜的算法完成的,最終從1到10的級別評定具有中立性和客觀性。但法院同時強調(diào)，在使用犯罪風(fēng)險評估工具前，應(yīng)當(dāng)給予法官諸如算法的公開性、有效性、歧視性的提示，提醒法官在量刑時不要過度依賴機器算法，不要過度使用算法。2017年6月，美國最高法院拒絕提審該案，這實際上間接承認(rèn)了法律人工智能在司法實踐中運用的現(xiàn)狀，并希望維持現(xiàn)狀不變。這同時意味著美國法院在法律人工智能的使用問題上尚未形成共識，需要用時間來消化科技帶來的沖擊。

司法權(quán)作為一種中立、被動的權(quán)力，相較立法權(quán)缺失了民意基礎(chǔ)，相較行政權(quán)缺失了強制手段，但承擔(dān)著糾紛解決的終局權(quán)威、實現(xiàn)社會正義的最后堡壘的重任。司法權(quán)獲得正當(dāng)性的重要基礎(chǔ)在于其理性，而理性需要通過司法裁判的說理機制予以體現(xiàn)。法律判決不斷規(guī)范、完善的過程是一個不斷增加其說理性的過程。一個判決只有能夠被解釋，才存在被評估、被信賴的空間。也正基于此，我們才可對其進行修正以增加共識，減少司法判決不透明所帶來的震蕩與風(fēng)險，并推動相關(guān)法律領(lǐng)域立法的進步與完善。算法尤其是“深度學(xué)習(xí)”算法在其運算過程中的方式往往是人類所無法完全理解的。這種在數(shù)據(jù)輸入與輸出之間不透明的狀態(tài)被形象地稱為“黑箱”。也正因為此，我們對機器這種復(fù)雜到人類都難以理解的自我學(xué)習(xí)、自我演進方式，基于數(shù)據(jù)建立模型并給出答案的能力感到迷惑與擔(dān)憂。

“以前，人類是所有重要問題的決策者；而今，算法與人類共同扮演這一角色?！?11)克里斯托弗·斯坦納《算法帝國》，李筱瑩譯，人民郵電出版社2014年版，第197頁。但不管人工智能有多復(fù)雜，其實質(zhì)還是統(tǒng)計科學(xué)與計算機科學(xué)的結(jié)合，依然是數(shù)據(jù)與代碼的排列組合。因此，需要算法的設(shè)計者在設(shè)計伊始便從算法內(nèi)部增強其解釋性。

(三)算法的公正性與中立性憂思

算法表面上并未依靠暴力來維持與推動，并且在長時間的話語渲染下披上了一層科技化的神秘外衣，樹立起不容質(zhì)疑的隱形權(quán)威，如果沒有算法專家的幫助，普通群眾更是對算法難以“去魅”。但恰恰是這種對算法中立性與公正性的盲目迷信，引發(fā)了狂熱的數(shù)據(jù)與算法崇拜的思潮，“數(shù)學(xué)洗白”(math washing)現(xiàn)象也愈發(fā)嚴(yán)重，人們不斷讓渡出自己對事物的判斷權(quán)與決定權(quán)，而算法則不停地在新的領(lǐng)域開疆拓土，占據(jù)話語上的統(tǒng)治地位。這種通過算法所建立起來的新型支配關(guān)系，正在演變?yōu)橐环N新興的權(quán)力——算法權(quán)力(Algorithmic Power)(12)鄭戈《算法的法律與法律的算法》，《中國法律評論》2018年第2期，第66-85頁。，正在培育新的不平等空間。算法在不斷自動化地為公眾提供現(xiàn)實的答案的同時，也帶來了新的問題。

這其中，算法的公正性與中立性問題最為引人注目。算法或者說技術(shù)是中立的嗎？顯然，公眾對算法中立存在重大誤解。每個人對算法都有著良好的期待，寄希望于算法能夠更加客觀而無偏見地給出預(yù)測與結(jié)論，而不受人類主觀情感與情緒以及運算能力的影響。事實上，算法也確實在某些方面與程度達到了這一期待。例如，有研究顯示，法官在假釋與保釋環(huán)節(jié)容易受罪犯外表長相的影響，做出不正確的結(jié)論；而算法則不會受這些人類個人情感因素與主觀好惡的影響，個案判決間的偏離度更小，也顯得更加公正與中立。有鑒于此，在對外宣傳上，法律科技公司一直宣揚著自身的高效、自動、中立與公正，但事實真的如此嗎？非常遺憾的是，我們或許正在見證技術(shù)的另一種偏見。正如威廉·布魯斯·卡梅隆所指出的——“并非所有能夠量化的東西都很重要，并非所有重要的東西都能量化”(13)安德雷斯·韋思岸《大數(shù)據(jù)和我們：如何更好地從后隱私經(jīng)濟中獲益？》，胡小銳、李凱平譯，中信出版社2016年版，第177頁。，但“個人的無意識被掌握在算法手中”(14)瑟格·阿比特博、吉爾·多維克《算法小時代：從數(shù)學(xué)到生活的歷變》，任軼譯，人民郵電出版社 2017年版，第133頁。。法律人工智能行業(yè)中的算法是作為一項商業(yè)秘密而存在的，外人無從知曉，只有算法的設(shè)計者才掌握具體細(xì)節(jié)。算法中夾雜了太多的商業(yè)利益、政治考量與文化偏見。例如卡內(nèi)基梅隆大學(xué)利用一種名為AdFisher的廣告釣魚軟件，模擬普通用戶瀏覽求職網(wǎng)站的行為。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，由谷歌推送的“年薪20萬美元的以上職位”男性用戶組收到1852次推送,女性用戶組僅僅收到318次。研究者認(rèn)為，谷歌公司的廣告系統(tǒng)已經(jīng)學(xué)會了性別歧視。(15)Claire Cain Miller, “When Algorithms Discriminate，” New York Times, July 9， 2015.美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會在調(diào)查中發(fā)現(xiàn)廣告商更傾向于將高息貸款信息展示給低收入群體看。(16)蘇令銀《透視人工智能背后的“算法歧視”》，《中國社會科學(xué)報》2017年10月10日，第5版。再例如“今日頭條”等個性化新聞軟件的出現(xiàn)，會讓市民只接觸迎合他們狹隘偏好的新聞出版物，從而形成“我的日報”(Daily Me)。(17)伊恩·艾瑞斯《大數(shù)據(jù)思維與決策》，第23頁。

在刑事司法領(lǐng)域，這一現(xiàn)象尤為突出。有數(shù)據(jù)表明，被警察攔截搜身的男性中，黑人或拉丁美洲裔人的比例高達85%以上。(18)國務(wù)院新聞辦公室《2010年美國的人權(quán)紀(jì)錄》，《人權(quán)報告》2011年第3期，第2-11頁。這在某種程度上加大了如未成年飲酒及公共場所抽煙等輕微罪的被發(fā)現(xiàn)與放大。一旦這些黑人與拉丁美洲裔人控制不住情緒與警方產(chǎn)生沖突并因此被捕的話，他們就有了犯罪前科。而這些有色人種多集中聚居在一些貧困的社區(qū)與街道，由于犯罪前科的出現(xiàn)，該地的歷史犯罪率自然就會進一步提高，算法由此會指引警察去此處進行預(yù)防型巡邏，這就導(dǎo)致更多的黑人與拉丁美洲裔人被盤查與搜捕，被捕率進一步提高，進而形成了一個惡性循環(huán)。有色人種經(jīng)常居住地的犯罪率居高不下，證明了加強警察巡邏的必要性，警察巡邏造成更多的輕微罪的犯罪率與犯罪前科，算法由此更加傾向于對有色人種進行巡檢與攔截搜身，這是一個失真而有害的惡性循環(huán)。紐約公民自由聯(lián)盟2013年的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，雖然14至24歲的黑人和拉美裔男性僅占紐約人口4.7%，但警方攔截搜身的對象高達40.6%屬這一群人。(19)凱西·歐尼爾《大數(shù)據(jù)的傲慢與偏見：一個圈內(nèi)數(shù)學(xué)家對演算法霸權(quán)的警告與揭發(fā)》，許瑞宋譯，中國臺灣大學(xué)出版社2017年版,第41頁。馬里蘭大學(xué)一項研究顯示，在包含休斯頓的哈里斯郡，相對于被判犯了相同罪行的白人，黑人被檢方求處死刑的幾率高三倍，西班牙語裔被求處死刑的幾率高四倍，而且這種形態(tài)并非德州獨有；美國公民自由聯(lián)盟指出，在聯(lián)邦系統(tǒng)中，黑人得到的刑期比犯類似罪行的白人長約20%，而黑人雖然僅占美國人口13%，但美國在囚犯人高達40%為黑人。(20)凱西·歐尼爾《大數(shù)據(jù)的傲慢與偏見：一個圈內(nèi)數(shù)學(xué)家對演算法霸權(quán)的警告與揭發(fā)》，第40頁。而從犯罪類型看，目前算法能夠進行預(yù)測的犯罪類型往往是街頭犯罪、常規(guī)犯罪及與人身相關(guān)的惡性犯罪，但金融犯罪、欺詐犯罪、白領(lǐng)犯罪與高智商犯罪卻不在其列?？梢哉f，算法的精準(zhǔn)與高效也是針對窮人的精準(zhǔn)與高效，而富人這一群體在刑事司法領(lǐng)域被算法有意無意地忽略了?！拔磥?，富人的事務(wù)會由人打理，平民的事情則交由機器?！?21)《算法密碼之凱西·奧尼爾：盲目信仰大數(shù)據(jù)的時代必須結(jié)束》，2018年10月29日訪問，https://new.qq.com/omn/20180203/20180203A04R1Z.html.通過算法的不平等、不公正、不中立的統(tǒng)治將變得更為隱密，手段將更為精細(xì)、間接與難以察覺。犯罪概率評估系統(tǒng)工具的使用需要考慮公共利益，這其中，該工具賴以存在的算法的合法性與公開性構(gòu)成了這類工具的合憲性前提。美國調(diào)查性新聞機構(gòu)ProPublica最新的一項實證調(diào)查研究表明，COMPAS已對黑人造成了系統(tǒng)性的歧視。COMPAS系統(tǒng)將黑人錯誤評估為高犯罪風(fēng)險及罪犯潛在分子的概率幾乎是白人的兩倍。(22)Jeff Larson, Surya Mattu,Lauren Kirchner and Julia Angwin, “How We Analyzed the COMPAS Recidivism Algorithm,” accesed November 12, 2019, https://www.propublica.org/article/how-we-analyzed-the-compas-recidivism-algorithm.實證研究顯示，被COMPAS系統(tǒng)認(rèn)定犯罪風(fēng)險程度相當(dāng)?shù)暮谌伺c白人，當(dāng)二者被假釋后，白人卻更有可能(far more likely)重新犯罪。這就意味著，COMPAS系統(tǒng)將白人認(rèn)定為低風(fēng)險的做法是不準(zhǔn)確的。甚至有學(xué)者認(rèn)為，COMPAS系統(tǒng)在預(yù)測未來犯罪方面的準(zhǔn)確性和擲硬幣差不多。另外，Tan和Caruana根據(jù)COMPAS所描述介紹的指標(biāo)體系構(gòu)建了一個模擬COMPAS的模型，同時，他們還設(shè)置了一個對照組，即基于現(xiàn)實世界的實際再犯結(jié)果創(chuàng)建了另一個模型。通過對實驗組及對照組模型的比較，Tan和Caruana根據(jù)輸出結(jié)果與種族、性別各變量之間的關(guān)系進行比對后發(fā)現(xiàn)，COMPAS確實對黑人存在系統(tǒng)性偏見。(23)Sarah Tan, Rich Caruana, Giles Hooker, Yin Lou, “Distill-and-Compare: Auditing Black-Box Models Using Transparent Model Distillation，” eprint arxiv: 1710.06169, 2017. doi:10.1145/3278721.3278725.另有研究者指出，風(fēng)險評估算法的具體內(nèi)容被商業(yè)公司的保密協(xié)議所保護著，要想獲得具體的分析數(shù)據(jù)、算法與結(jié)果是不可能的。(24)左衛(wèi)民《關(guān)于法律人工智能在中國運用前景的若干思考》，《清華法學(xué)》2018年第2期，第108-124頁。此外，更驚人的是，風(fēng)險評估算法已逐步向“深度學(xué)習(xí)”算法轉(zhuǎn)變，這就讓原本可評估、透明可視的算法變成“黑箱”，“深度學(xué)習(xí)”會通過運算自己得出相關(guān)的結(jié)論，但這個過程就連開發(fā)的人員也很難解釋原因。

歸根結(jié)底，算法的中立性與公正性取決于數(shù)據(jù)庫的覆蓋率與準(zhǔn)確度，以及設(shè)計者給定的規(guī)則的客觀性與權(quán)威性。如果數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的代表性與準(zhǔn)確性沒有問題，而提前設(shè)定的規(guī)則也未摻入人類的情感偏見，那么這套識別方法在一定程度與范圍內(nèi)是有效的。算法的不公正性有時并不是算法開發(fā)者的故意為之。每個人都有特定的身份與社會屬性，如種族、性別、家教、學(xué)歷等，除非每個人都身處無知之幕(a Veil of Ignorance)(25)約翰·羅爾斯《正義論》，何懷宏、何包鋼、廖申白譯，中國社會科學(xué)出版社2009年版,第105-106頁。之后，否則算法所產(chǎn)生的不公正其實是社會不公正的投射。為此，首先,需要區(qū)分不公正是算法原因造成的不公正還是社會環(huán)境造成的不公正；其次，需要營造一個開放多樣的算法競爭市場機制，以避免算法系統(tǒng)性的不公正，即每個人都有自由選擇算法，自由選擇法律人工智能產(chǎn)品的權(quán)利；最后，在司法領(lǐng)域，當(dāng)事人作為數(shù)據(jù)主體(Data Subject)，有權(quán)不接受法律人工智能自動得出的裁判結(jié)果，并可要求生產(chǎn)法律人工智能產(chǎn)品的公司提供詳細(xì)的數(shù)據(jù)來源、算法模型與輸出結(jié)果，并對其進行解釋。

二 算法“困境”：緣何如此

(一)商業(yè)原因

“深度學(xué)習(xí)”算法的基礎(chǔ)是海量的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，對法律數(shù)據(jù)進行標(biāo)簽化處理，雖然不需要特別專業(yè)的法律人才，但關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)量太大，因此所需要的人力與資金的支持也是驚人的?？梢哉f，在現(xiàn)階段，“深度學(xué)習(xí)”與“強化學(xué)習(xí)”算法所需的成本與投入是一般的企業(yè)無法承受的。這就造成了“強化學(xué)習(xí)”與“深度學(xué)習(xí)”算法的話語宣傳、學(xué)習(xí)與掌握與其實際可能之間產(chǎn)生巨大承受或接受鴻溝。就某種程度而言，AlphaGo在圍棋領(lǐng)域成功的宣傳意義要大于實際意義，AlphaGo的勝利是不常見的、偶然的勝利，可能是不具有代表意義的。

對于大公司尤其是中國的大型企業(yè)如百度、阿里巴巴、騰訊等頭部互聯(lián)網(wǎng)公司而言，它們當(dāng)然重視算法，但是它們更希望將其運用于商業(yè)如電商領(lǐng)域。或許在法律人眼中，法律行業(yè)的經(jīng)濟體量較大，但將其放置于整個中國經(jīng)濟的大環(huán)境下，法律行業(yè)的經(jīng)濟體量其實并不大。中國頭部律所一年的創(chuàng)收額度甚至比不上淘寶、京東等電商企業(yè)“雙11”一天的創(chuàng)收數(shù)額。此外，法律畢竟是分配蛋糕，而不是制造蛋糕，并不會額外制造經(jīng)濟效應(yīng)。因此，大企業(yè)并沒有特別強的動力去研究適用法律領(lǐng)域的算法，更希望將有限的資金與資源投入到能夠產(chǎn)生巨額利潤的行業(yè)領(lǐng)域如醫(yī)療、電子商務(wù)等。

法律科技公司往往并不是大公司，而是初創(chuàng)公司，因此，法律科技公司往往會回避對深度算法的使用，但為了和人工智能的熱點聯(lián)系在一起，只是在宣傳話語上模糊地提到“深度學(xué)習(xí)”，但在實際運用層面上，只是通過法律條文“知識圖譜”的構(gòu)建，將所有相關(guān)的法律條文串聯(lián)起來。

法律科技公司第一需要解決的是生存問題，在面對大眾的法律人工智能技術(shù)與產(chǎn)品尚未成熟的情況下，法律科技公司既需要在短期利益與長期發(fā)展中進行選擇，也需要對產(chǎn)品的受眾進行區(qū)分。由于自然語言技術(shù)的制約，法律科技公司無法對日常生活語言進行準(zhǔn)確的判別，因此常常會將產(chǎn)品目標(biāo)對接法律專門機關(guān)。同時，許多法律科技公司并不具備如生產(chǎn)出AlphaGo的谷歌Deep Mind團隊的人工智能技術(shù)。在“深度學(xué)習(xí)”算法上，法律科技公司既缺乏大量資金與人力去完成文書標(biāo)注的基礎(chǔ)工作，又缺少GPU這種“深度學(xué)習(xí)”算法必備的硬件條件，因此選擇用較為簡單的傳統(tǒng)算法進行產(chǎn)品構(gòu)建。

易非揮了揮手，打斷了他關(guān)于所有將來的承諾，她勉強笑了一下，說：“別老由著李倩倩的，對媽好一點兒。”向南使勁點了點頭。

在法律領(lǐng)域，使用“知識圖譜”主要切合了當(dāng)下法律科技公司的實際情況，其主要雇員來自于法院的前法官、檢察院的前檢察官。在法學(xué)專業(yè)知識及司法審判技術(shù)知識方面，這些人力資源當(dāng)然是無可挑剔的，也契合“知識圖譜”需要對某一特別法甚至是某一特殊罪名細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)的法律要素進行識別、選擇與構(gòu)建的要求。這也是法律科技公司引入這些優(yōu)秀的前法官、前檢察官的初始用意。構(gòu)建“知識圖譜”的工程，雖然相較“深度學(xué)習(xí)”算法的研究要輕松許多，并且在一些簡單案件中確實可以起到一定的作用，具有一定的實用性與易用性，但也明顯制約了法律人工智能的深度發(fā)展。因為當(dāng)下最簡單的道路，在未來很可能是最艱難的道路，并可能將法律人工智能置于懸崖之上。

此外，算法的不透明、不公正、不中立，也在于算法掌握在少數(shù)的科技公司與算法工程師的手中。出于商業(yè)秘密的考慮，算法以一種隱形的形式存在，并不向外公開。而為了實現(xiàn)利益最大化，算法向某些特別人群傾斜，實踐中“大數(shù)據(jù)殺熟”現(xiàn)象的出現(xiàn)，已經(jīng)昭示了這一點。

(二)技術(shù)原因

算法使用的悖論在于，算法模型越通用，則其雖可容納下更多的“噪聲”(26)“噪聲”指隨機出現(xiàn)而沒有相關(guān)性的數(shù)據(jù)，參見：安德雷斯·韋思岸《大數(shù)據(jù)和我們：如何更好地從后隱私經(jīng)濟中獲益？》，第36頁。，但其高擬合性自然也降低了預(yù)測的精確性。同樣的邏輯，當(dāng)算法模型越個別化，則越只能在特定的場景下使用，越無法容忍數(shù)據(jù)噪音，但相應(yīng)的，其精確性會大大提高。人工智能在具體的任務(wù)如圖像識別、機器翻譯上表現(xiàn)出色，可以驚人的速度與準(zhǔn)確度完成任務(wù)。但在這背后起支撐作用的是獨立的算法，即一種任務(wù)對應(yīng)一種算法，算法無法遷移與混雜。當(dāng)下并沒有一個通用的算法可以對所有的法律領(lǐng)域、所有的法律案件類型以及所有的罪名、案由進行概括式、打通式的計算。這就意味著，如果算法尤其是“深度學(xué)習(xí)”在法律領(lǐng)域未獲得突破的前提下，刑事領(lǐng)域?qū)⒔?70個罪名、民事領(lǐng)域?qū)⒔?67個二級案由就可能需要通過以“知識圖譜”的方式一個一個的解決。這也是法律人工智能目前只能在簡單案件尤其是個別罪名、案由中運用的原因，這些罪名與案由加起來不會超過20個。

1.“深度學(xué)習(xí)”算法的技術(shù)缺陷

“深度學(xué)習(xí)”在圍棋領(lǐng)域的大獲成功，加上商業(yè)宣傳話語的加持，讓人們對其實際效果產(chǎn)生了誤解。需要特別強調(diào)的是，人們往往將“深度學(xué)習(xí)”中的“深”理解為“深度學(xué)習(xí)”算法可以破解各種深奧的難題，然而事實并非如此。此處的“深”僅就算法技術(shù)、架構(gòu)上的特質(zhì)而言，指“深度學(xué)習(xí)”算法具有多個隱藏層，在結(jié)構(gòu)上較“深”。20世紀(jì)80年代之后，計算機的算力有了巨大的提升，數(shù)據(jù)的存儲能力有了質(zhì)的飛躍，能夠存儲當(dāng)時看來可稱為海量的數(shù)據(jù)。在此背景下，計算機的存儲能力與算力能夠支撐其對標(biāo)簽數(shù)據(jù)進行串聯(lián)，進而通過高速計算建立模型，尋找事物之間的潛在規(guī)律。而這一過程由于與人腦活動中神經(jīng)元的串聯(lián)活動相似，故而被稱作“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。

受商業(yè)宣傳話語的影響，我們將“深度學(xué)習(xí)”誤讀為靈丹妙藥，似乎可以解決一切難題。然而，事實并非如此。“深度學(xué)習(xí)”有其擅長的領(lǐng)域，亦有其自身的缺陷。研究者需要做的是，將“深度學(xué)習(xí)”放置于適合其發(fā)揮作用的領(lǐng)域，而盡量回避可能產(chǎn)生錯誤的環(huán)節(jié)。“深度學(xué)習(xí)”的本質(zhì)是通過大量數(shù)據(jù)擬合，試圖讓機器找到特征點。“深度學(xué)習(xí)”的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”只認(rèn)特征點，然后由特征點推算概率?！吧疃葘W(xué)習(xí)”一般分為兩步。第一步是將大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入到機器中，同時在對應(yīng)素材上確定標(biāo)簽，之后機器就可以通過GPU掃描尋找到標(biāo)簽與數(shù)據(jù)之間的對應(yīng)關(guān)系，并通過建立模型確立機器所認(rèn)為的規(guī)律。這是機器學(xué)習(xí)的第一步訓(xùn)練(Train)。第二步則是預(yù)測(Predict)，即將新的數(shù)據(jù)輸入后，根據(jù)之前機器確立的模型，給出相關(guān)的預(yù)測。

“深度學(xué)習(xí)”，從本質(zhì)而言，就是一項統(tǒng)計技術(shù)。它既然是統(tǒng)計技術(shù)，自然有其適用的范圍與局限。首先，從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)看，“深度學(xué)習(xí)”擅長在封閉式的數(shù)據(jù)空間內(nèi)進行數(shù)據(jù)分類。特別是當(dāng)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的數(shù)量足夠大，并且與測試集數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)與內(nèi)容上接近甚至相似時，“深度學(xué)習(xí)”能夠出色地完成對數(shù)據(jù)進行分類的任務(wù)。但當(dāng)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)較為有限且訓(xùn)練集數(shù)據(jù)與測試集數(shù)據(jù)大不相同或者出現(xiàn)全新數(shù)據(jù)時，“深度學(xué)習(xí)”的泛化(Generalization)能力就開始削弱，甚至無法完成對數(shù)據(jù)的分類工作。在法律世界中，這就決定了“深度學(xué)習(xí)”的范圍與空間主要限定于案件數(shù)量多、案件要素差異不大的案件類型，而疑難復(fù)雜的案件則是很難進行“深度學(xué)習(xí)”的?！吧疃葘W(xué)習(xí)”發(fā)揮出色的前提假設(shè)，是數(shù)據(jù)間的差異不大，環(huán)境高度穩(wěn)定。因此，圍棋世界因其穩(wěn)定的規(guī)則體系而特別適合“深度學(xué)習(xí)”的發(fā)揮。但在法律世界中，顯然不是這套邏輯。其次，從數(shù)據(jù)層次看，“深度學(xué)習(xí)”所能夠?qū)W習(xí)、歸納的模型特征還停留在平面的層次上。也就是說，“深度學(xué)習(xí)”很難學(xué)到具有層級關(guān)系的數(shù)據(jù)特征。這就意味著，當(dāng)數(shù)據(jù)越難以分類，離背景知識與常識越近時，“深度學(xué)習(xí)”越無法解決上述問題。一旦缺少大量先驗知識的數(shù)據(jù)，“深度學(xué)習(xí)”在處理開放性問題上往往是束手無策的。而迄今為止，“深度學(xué)習(xí)”在將先驗知識與背景常識進行歸入的工作一直進展不大。再次，從數(shù)據(jù)數(shù)量看，“深度學(xué)習(xí)”“強化學(xué)習(xí)”的訓(xùn)練量級需達到百萬甚至億的數(shù)量級，例如Deep Mind在棋牌游戲和atari上的研究。最后,任務(wù)與領(lǐng)域是單一的。以圖像識別為例，機器在識別雞、鴨的準(zhǔn)確率上強于人類，但也僅限于雞、鴨。因為“深度學(xué)習(xí)”是根據(jù)雞、鴨的標(biāo)簽數(shù)據(jù)進行判斷的，如果換一個對象換一個領(lǐng)域，如識別貓、狗，機器則全然不是人類的對手，盡管識別貓與狗要比識別雞與鴨簡單?？梢哉f，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用前提是十分嚴(yán)苛的，達不到其中的任何一項條件都會嚴(yán)重影響“深度學(xué)習(xí)”的效果，無法達到或超越人類的水平。這也是“深度學(xué)習(xí)”算法一直無法遷移至其他相關(guān)領(lǐng)域的重要原因。在現(xiàn)實中，大量工作無法滿足上述這四個條件，因此，我們更多的在圍棋以及電子游戲中聽到“深度學(xué)習(xí)”算法再獲突破的消息。盡管這些消息無疑是鼓舞人心的，但是我們必須看到，“深度學(xué)習(xí)”算法也僅僅在這些領(lǐng)域表現(xiàn)出色，而實際離我們的現(xiàn)實生活還是比較遙遠的。

“深度學(xué)習(xí)”的前提是需要有大規(guī)模的標(biāo)簽數(shù)據(jù)作為支撐，而現(xiàn)實生活中除非刻意設(shè)計或?qū)ｉT投入資金進行攻關(guān)，否則很難有高質(zhì)量、高規(guī)模的數(shù)據(jù)樣本出現(xiàn)。“深度學(xué)習(xí)”的缺點是，當(dāng)數(shù)據(jù)量不夠大時，有可能會陷入局部極小值的系統(tǒng)次最優(yōu)解陷阱，即“過擬合”(Overfitting)(27)Schaffer C, “Overfitting Avoidance as Bias，” Machine Learning, 10， no.2(1993):153-178.。“過擬合”意味著機器將訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本中的某些細(xì)節(jié)特點做了放大化的處理，將其視作了一般規(guī)律。這是相當(dāng)危險的。特別是面對數(shù)據(jù)缺乏代表性、結(jié)構(gòu)嚴(yán)重單一、差異過小的局面時，尤顯危險。例如，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中無罪判決的數(shù)量過小，機器在學(xué)習(xí)之后就會將無罪判決率低甚至沒有無罪判決放大為一般特征，在模型建立完成后，未來即使案件符合無罪判決的條件，機器也會基于之前的數(shù)據(jù)特征給出有罪之裁判?？梢?，“深度學(xué)習(xí)”算法還不能舉一反三。(28)伊恩·艾瑞斯《大數(shù)據(jù)思維與決策 》，第142頁。

法律人工智能的建模，需要對對話與上下文理解的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。在標(biāo)注數(shù)據(jù)時，需要注意前后文、全文甚至行業(yè)、常識的背景知識，如果沒有大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)，法律人工智能是很難取得突破的。而這正是我國法律數(shù)據(jù)面臨的巨大挑戰(zhàn)。

其次，我國的法律行業(yè)缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。裁判文書網(wǎng)上所公開的文書的一大弊病是，法官在裁判說理時是以一種“打包說理”的方式進行的。也就是說，對于證據(jù)、事實、法律的分析是以一種較為籠統(tǒng)的方式進行闡釋的，而不是針對每個證據(jù)、每項事實、每條法律進行說理。因此，我們的現(xiàn)有法律數(shù)據(jù)是籠統(tǒng)的、模糊的，難以進行深度加工與解構(gòu)。此外，裁判文書的質(zhì)量以及判決說理的詳細(xì)程度一直成為廣受學(xué)界詬病之處(29)孫海龍《如何提高裁判文書質(zhì)量》，《中國審判》2013年第8期，第26-28頁。，且不說裁判文書的寫作質(zhì)量，甚至一般的行文措辭都鬧出不少笑話。例如，有“裁判文書漏洞迭出”，“短短一頁裁判文書就出現(xiàn)了7處錯誤”，甚至還有把性別“女”寫成了“呂”的情況。(30)《人民日報刊文評“七錯”裁判文書：公平正義需司法公開無死角》，2019年11月12日訪問，http://news.163.com/17/1122/07/D3R442FN000187VE.html。

最后，中國現(xiàn)有法律行業(yè)的數(shù)據(jù)缺乏代表性，在結(jié)構(gòu)上存在嚴(yán)重的缺陷。(31)左衛(wèi)民《邁向大數(shù)據(jù)法律研究》，《法學(xué)研究》2018年第4期，第139-150頁。有些案件類型如醉駕案件上網(wǎng)的數(shù)量較為充分，為分析研究提供了充足的資源；但有的案件類型如未成年人犯罪案件、離婚案件、危害國家安全案件、職務(wù)犯罪、死刑類案件、無罪案件以及當(dāng)時當(dāng)?shù)鼐哂兄卮笥绊懙陌讣簧喜门形臅W(wǎng)或很少上裁判文書網(wǎng)，這就造成中國法律數(shù)據(jù)行業(yè)中數(shù)據(jù)的差異性過小。一旦人工智能學(xué)習(xí)這種在結(jié)構(gòu)上具有重大缺陷的數(shù)據(jù)集，很可能其歸納、提取的數(shù)據(jù)模式是局限且具有偏見的，會導(dǎo)致模型的“過擬合”。

2.“知識圖譜”算法的技術(shù)缺陷

“知識圖譜”算法的吊詭之處在于，正是因為“知識圖譜”算法在計算推理過程上的透明性與可預(yù)測性，讓人們覺得其與真正的人工智能相去甚遠。因為人們對智能的期待往往是“超越人類”的，而這一判斷標(biāo)準(zhǔn)的具體化就是人們需要看不懂、摸不透機器在“想”什么。這讓最終會形成一串檢索樹形圖的專家系統(tǒng)讓人感覺缺少了真正人工智能的神秘感。

在司法實踐中，“知識圖譜”算法與司法改革中的要素式審判不謀而合，因此得到了廣泛的運用，但“知識圖譜”算法的缺陷也很明顯。一是知識的獲取與表述有相當(dāng)難度。一方面，人類的經(jīng)驗知識在學(xué)習(xí)與傳授的過程中具有概括性與模糊性，因此難以用準(zhǔn)確的符號與規(guī)則加以描述與表達，法律事務(wù)的理解在轉(zhuǎn)化為清晰的推理邏輯時往往與設(shè)想的理想狀態(tài)有較大差距；另一方面，知識的表述過程是一個浩大且艱巨的過程，要想將專家經(jīng)驗表述清楚，模型的構(gòu)建需精密且嚴(yán)謹(jǐn)，一旦出現(xiàn)漏洞，整個專家系統(tǒng)的準(zhǔn)確性將從根本上崩塌。二是對已有的經(jīng)驗知識要求高。專家系統(tǒng)嚴(yán)重依賴規(guī)則推理，其推理前提是專業(yè)領(lǐng)域中的經(jīng)驗知識，這就要求這種經(jīng)驗知識首先是正確的，其次是豐富的。如果專家的經(jīng)驗知識在某一問題上尚無定論或者分歧較大，那么就應(yīng)當(dāng)慎重使用“知識圖譜”算法。因為如果超出了經(jīng)驗知識的范圍或經(jīng)驗意見不一致，就很有可能出現(xiàn)算法無法求解、輸出錯誤，甚至“知識圖譜”因前后邏輯不一而產(chǎn)生沖突、出現(xiàn)崩潰的風(fēng)險。三是運用成本高。專家經(jīng)驗的獲取需要業(yè)內(nèi)頂尖專家的權(quán)威意見，而獲取這些信息的成本開銷巨大。另外，“知識圖譜”算法需要程序員既對某個領(lǐng)域的專業(yè)知識十分熟悉，又要熟練掌握編程知識，這就對用人成本提出了極高的要求。而新發(fā)展起來的“深度學(xué)習(xí)”算法則不存在這個問題，“深度學(xué)習(xí)”算法并不要求程序員熟悉特定領(lǐng)域，只要有專業(yè)人員為其提供建模所需的標(biāo)簽數(shù)據(jù)即可。四是實時性差?！爸R圖譜”一般適用于數(shù)據(jù)規(guī)模較小的領(lǐng)域，并受制于單一數(shù)據(jù)源。一旦數(shù)據(jù)出現(xiàn)異類，則對服務(wù)器的負(fù)載加重，難以及時給出結(jié)論。五是更新迭代能力差?！爸R圖譜”的本質(zhì)是專家系統(tǒng)，專家系統(tǒng)的核心是規(guī)則推理，而涉及規(guī)則推理必然涉及到推理邏輯的固化。因此，“知識圖譜”是一種靜態(tài)而非動態(tài)的算法體系，其無法根據(jù)更新后的數(shù)據(jù)自動學(xué)習(xí)、歸納新的規(guī)則，無法對知識庫進行迭代，一旦出現(xiàn)新數(shù)據(jù)、新問題，則需要算法設(shè)計師重新進行設(shè)置，這嚴(yán)重阻礙了“知識圖譜”算法的成長。“知識圖譜”這種固化了的邏輯處理專家系統(tǒng)，在真正復(fù)雜問題的處理上是束手無策的。實踐中的法律問題千差萬別、千奇百怪，不可能根據(jù)專家系統(tǒng)事先設(shè)計好的程序按照機器的意思來發(fā)生。盡管“知識圖譜”確實具有透明化的優(yōu)點，但其在面對真實案情時卻難以自主學(xué)習(xí)與實時響應(yīng)，難以輸出多個以上的查詢結(jié)果，難以具備強大的適應(yīng)能力和知識獲取能力，難以對復(fù)雜場景進行智能分析，這也成為人工智能陷入低谷、普遍被認(rèn)為是輔助手段的重要原因。

(三)人才原因

目前，法律人工智能行業(yè)缺少大量法律與計算機科學(xué)交叉集合的人才儲備。這不僅是法學(xué)院的教育體系暫時還無法培養(yǎng)出法律與人工智能交叉學(xué)科的人才，更在于在吸引現(xiàn)有的人工智能人才方面，法律行業(yè)的吸引力也遠遠不及大型科技公司。大型科技公司通過對人工智能類創(chuàng)業(yè)公司的并購，成功獲得了大量優(yōu)秀的人工智能領(lǐng)域人才，而谷歌、臉書、阿里巴巴、亞馬遜更是幾乎囊括了這個行業(yè)所有的精英團隊?？梢哉f，人工智能領(lǐng)域真正的人才庫規(guī)模其實并不大，因此一旦科技巨頭公司完成了人才的搜羅工作之后，法律行業(yè)如果沒有極其吸引人才的薪資待遇與發(fā)展機會，是很難將人工智能人才拉到法律行業(yè)里來。遺憾的是，法律行業(yè)的普遍薪酬根本無法撼動與挑戰(zhàn)互聯(lián)網(wǎng)科技公司。一個悖論是，鑒于法律領(lǐng)域文本的復(fù)雜性，如果程序員能夠?qū)Ψ晌谋驹O(shè)計出精準(zhǔn)的算法，并達到一定法律司法文件分析要求時，他完全有技術(shù)能力去其他領(lǐng)域研究與工作。因為法律人工智能行業(yè)相較于圖像、電子商務(wù)等領(lǐng)域，后者的技術(shù)門檻更低，市場則更寬廣，個人收益也更高。

三 法律人工智能算法的改進

未來，需要建設(shè)一個算法實驗平臺，對算法進行實驗、拆分、組合，尋找出不同司法場景下最適合的算法體系，在這個體系中，不是一種或幾種算法，而是多種算法的靈活搭配與組合，是一整套算法的系統(tǒng)與架構(gòu)。

(一)建立符號處理和計算統(tǒng)計混合模型

單一的算法已無法滿足法律人工智能的發(fā)展需要，應(yīng)當(dāng)將以專家系統(tǒng)為代表的符號算法與以“深度學(xué)習(xí)”為代表的統(tǒng)計算法結(jié)合起來。以符號表征系統(tǒng)為本質(zhì)特征的專家系統(tǒng)已被證明在運行時是十分脆弱的，很大原因是專家系統(tǒng)所處的年代數(shù)據(jù)與計算機的計算能力比今天要弱得太多。而算法模型的組合(ensemble)可以將各種算法的優(yōu)點集中起來，從而大幅降低算法的不確定性，雖然還是會出現(xiàn)一定的偏見(bias)。在近年來的netflix算法比賽中，第一名及優(yōu)勝的隊伍均使用了算法模型的組合，有的甚至將100個以上的算法模型通過疊加高層的方式組合在一起。業(yè)內(nèi)的一個共識是，模型組合是未來的趨勢。

如今，一個可行且最新的人工智能科研方向是，將在感知分類領(lǐng)域有著驚人優(yōu)勢的“深度學(xué)習(xí)”、連接主義、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與傳統(tǒng)的推理和抽象符號邏輯系統(tǒng)的符號主義、專家系統(tǒng)和規(guī)則系統(tǒng)算法結(jié)合，既發(fā)揮“深度學(xué)習(xí)”算法在感知輸入領(lǐng)域的優(yōu)勢，又發(fā)揮專家系統(tǒng)算法在抽象領(lǐng)域分析的優(yōu)點。目前，這一方向已經(jīng)有一些嘗試性的研究在整合兩種算法的討論上獲得了一定的突破。例如2016年Gravesetal的可微神經(jīng)計算機方法，Bo?njak、Rockt?schel、Naradowsky與Riedel的可微解釋器規(guī)劃方法，Neelakantan、Le、Abadi、McCallum和Amodei的基于離散運算的神經(jīng)編程方法。(32)Arvind, Neelakantan, et al， “Learning a Natural Language Interface with Neural Programmer，” published as a conference paper at 1CLR 2016, arXiv:1611.08945.

另外，相較于無法確定歸納偏置即偏見而一直飽受質(zhì)疑的黑箱性“深度學(xué)習(xí)”算法，貝葉斯統(tǒng)計算法可以通過計算歸納偏置確定為有用的算法。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以挖掘隱藏的傳播節(jié)點及其之間的隱含關(guān)系，并且可預(yù)測隱藏節(jié)點后的下一層節(jié)點，這是“深度學(xué)習(xí)”算法所無法做到的。因為如果單純依賴歷史數(shù)據(jù)，必將會使得通過歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型無法擺脫過去的陰影。因此，為了避免陷入歷史數(shù)據(jù)的陷阱，就需要在歷史數(shù)據(jù)之外加入隨機性，而這正是貝葉斯統(tǒng)計算法所擅長的。而級聯(lián)隨機森林算法(Cascade Random Forest)可以模擬法官判案決策邏輯。

未來，可以對司法實踐中裁判經(jīng)驗較為成熟的類型案件搭建“知識圖譜”。例如，對刑事案件，可以從定罪與量刑要素、證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、程序流程等方面制定“知識圖譜”，對不同類型案件的不同要素進行要素、標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)則的識別與界定。與此同時，在司法數(shù)據(jù)沉積累積的基礎(chǔ)上使用“深度學(xué)習(xí)”算法預(yù)測與判斷案件結(jié)果。

(二)對算法進行可視化改進

隨著人工智能的不斷發(fā)展與深入，人們對算法黑箱問題的重視程度也愈發(fā)強烈。出于技術(shù)以及企業(yè)商業(yè)化的考量，人工智能所做出的決策的算法過程是不被公開的。未來，通過政府、行業(yè)與企業(yè)的共同努力，隨著對算法的透明性與可解釋性做出承諾的公司越來越多，那些拒絕做出承諾的公司將從市場上被逐步淘汰。最新的算法研究已表明，至少在累犯預(yù)測方面，由杜克大學(xué)計算機科學(xué)及電氣和計算機工程系副教授Cynthia Rudin所設(shè)計的具有可解釋性的算法模型的準(zhǔn)確性與COMPAS等黑箱算法的準(zhǔn)確性是不相上下的。

算法應(yīng)當(dāng)具有人本主義，人在算法的審核中必須起到不可替代的作用。正如凱西所指出的，想要“規(guī)管算法，馴服算法”，就要讓“算法指出可疑之處，由人類去完成最后的核查”，“它們(算法)的運作必須是透明的：我們必須知道它們接受哪些數(shù)據(jù)輸入，產(chǎn)生什么結(jié)果，而且它們必須接受稽查”。(33)《算法密碼之凱西·奧尼爾：盲目信仰大數(shù)據(jù)的時代必須結(jié)束》，2018年10月29日訪問，https://new.qq.com/omn/20180203/20180203A04R1Z.html。算法的透明性與可解釋性可以根據(jù)公共事務(wù)的程度進行一定的區(qū)分。企業(yè)完全的市場商業(yè)行為可以采用黑箱算法，但是涉及到社會公共事務(wù)尤其是刑事司法、政務(wù)公開以及醫(yī)療、養(yǎng)老、教育等核心高敏感的公共事務(wù)時就必須提高算法公開性、透明性及可解釋性的等級與程度，應(yīng)使用經(jīng)過公共審計、測試與審查的算法系統(tǒng)，并遵守相關(guān)的數(shù)據(jù)、算法與輸出結(jié)果的記錄與問責(zé)程序，以避免引起嚴(yán)重的正當(dāng)程序問題。而由市場企業(yè)主體提供的高度不透明、不公開的黑箱算法、企業(yè)內(nèi)部算法以及未經(jīng)審計驗證、審核、測試的新算法則不能適用在這些領(lǐng)域。

法律人工智能系統(tǒng)在設(shè)計時即應(yīng)當(dāng)增加可解釋的模塊。從算法的角度而言，“深度學(xué)習(xí)”雖然在預(yù)測方面有較大的優(yōu)勢，但在可解釋方面卻偏弱。而“知識圖譜”算法雖然無法很好地在疑難案件的預(yù)測方面給出案件的答案，但有透明性的優(yōu)勢。因此，需要將“深度學(xué)習(xí)”算法與“知識圖譜”算法結(jié)合起來。此外，加州伯克利大學(xué)的學(xué)者認(rèn)為，可以通過交互式診斷的方式分析人工智能模塊的記錄情況，并忠實重現(xiàn)特定決策結(jié)果做出的計算過程與該過程的執(zhí)行情況，并輔助確定何種輸入特征導(dǎo)致了該特定結(jié)果。(34)Ion Stoica, etc., A Berkeley View of Systems Challenges for AI, “Technical Report No. UCB/EECS-2017-159”, Accessed November 12, 2019, https://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2017/EECS-2017-159.html.當(dāng)然，如果這種可解釋性的模塊過多，可能會降低整體算法的運算速度與效率，嚴(yán)重的甚至還會影響算法在運算結(jié)果上的精確度。

從政府角度而言，如果政府能夠在經(jīng)濟支持上更傾向于幫助更具有解釋性與透明度的算法，法官在審理案件進行判決時拒絕采用無解釋性且不透明的算法，那么無疑會起到正向的指引作用，鼓勵企業(yè)對算法的計算過程與所做出的具體決策進行詳細(xì)釋明。社會公眾還應(yīng)當(dāng)具有對算法所做出的決策提出質(zhì)疑并獲得救濟的權(quán)利。

(三)建立算法警告、算法開源與算法審計制度

在法律領(lǐng)域使用算法進行相關(guān)決策性活動時，必須附隨法院對法官的警告。第一，軟件具有不透明性，其商業(yè)用途的性質(zhì)阻止了其對風(fēng)險分?jǐn)?shù)計算過程的披露；第二，風(fēng)險分?jǐn)?shù)不能識別特定高風(fēng)險個體；第三，風(fēng)險評估基于全國樣本，沒有針對特定地區(qū)的居民進行交叉驗證；第四，風(fēng)險分?jǐn)?shù)引發(fā)了將少數(shù)種族或特定人群的犯罪人評估為高犯罪風(fēng)險的問題；第五，風(fēng)險評估算法主要用于幫助監(jiān)獄部門的量刑后決定，如犯罪人教育和改造，不得將風(fēng)險分?jǐn)?shù)用來“決定是否監(jiān)禁罪犯”或者“決定量刑的嚴(yán)重性”；第六，必須持續(xù)維護、監(jiān)測、調(diào)整算法以確保其準(zhǔn)確性，包括可能在法庭上對算法進行交叉詢問。

但僅僅通過警告的手段，在法律人工智能的使用問題上踩剎車是遠遠不夠的。我們還需要算法開源(Open Source)與算法審計(Algorithmic Audit)來懷疑以COMPAS為代表的犯罪評估算法的準(zhǔn)確性和有效性，對犯罪風(fēng)險評估作出限制。算法開源指的是，通過開源實現(xiàn)算法透明性，包括被告人在內(nèi)的任何人可以調(diào)查、審查算法。國際社會應(yīng)當(dāng)倡議在刑事司法、醫(yī)療、福利、教育等核心公共機構(gòu)禁止使用“黑箱”人工智能與算法系統(tǒng)。算法審計指的是，需要中立的第三方在個案中或者一般地對算法進行審查，而不是由算法的提供者對算法進行準(zhǔn)確性和有效性的審查。第三方審查可以確保算法準(zhǔn)確性、有效性以及算法得到合理的使用，而算法提供者自身的審查出于利益相關(guān)性，顯然很難保證中立性與公正性。

但從現(xiàn)實的角度來看，算法開源面臨著諸多困難，或許并不是當(dāng)下最優(yōu)的選擇。因為這首先涉及到企業(yè)的商業(yè)秘密；其次，即使是企業(yè)內(nèi)部，也無法對其算法得出結(jié)果的過程做出充分合理的解釋。法律人工智能產(chǎn)品在發(fā)布之前需經(jīng)過嚴(yán)格的檢驗以確保其不會因?qū)嶒灁?shù)據(jù)、算法及人類設(shè)定的訓(xùn)練規(guī)則而產(chǎn)生或放大偏見與錯誤。訓(xùn)練數(shù)據(jù)應(yīng)被確保已清除了諸如性別、年齡與種族在內(nèi)的已知的偏見。并且，實驗的方法、數(shù)據(jù)與最終結(jié)果以及所建立的模型、所使用的算法、所做出的決策應(yīng)被客觀記錄且能被查詢與使用，方便未來出現(xiàn)問題時可隨時進行審查。使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的來源及內(nèi)容應(yīng)當(dāng)能夠被如實描述。在此過程中，可以建立實驗組與對照組進行對比，經(jīng)內(nèi)部模擬檢查新算法是否可能會有算法歧視與黑箱方面的問題。這種嚴(yán)格的測試是必須的，一旦算法在司法實踐中實際運行開來，無偏見的算法會為彌補社會中尤其是刑事司法、警務(wù)活動根深蒂固的偏見起到重大的推動作用，形成一個良性的循環(huán)，加速社會共同體的構(gòu)建與形成。法律人工智能產(chǎn)品發(fā)布后，企業(yè)、政府與科研機構(gòu)應(yīng)當(dāng)共同對其在實踐中的運行狀況進行監(jiān)督與持續(xù)檢測，檢測的方法、數(shù)據(jù)與結(jié)果也同樣應(yīng)被公開，供公眾查詢與了解。在此過程中，既需要對法律人工智能訓(xùn)練所使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行跟蹤與測評，也需要定期對法律人工智能所使用的算法與規(guī)則進行反思。在法律人工智能產(chǎn)品的整個開發(fā)過程中，需要政府、企業(yè)與科研機構(gòu)共同制定一個能夠理解、檢測、緩解、超越算法偏見、歧視與狹隘的標(biāo)準(zhǔn)體系。算法的偏見與歧視問題是社會、文化領(lǐng)域中偏見與歧視的映射，這是長期且結(jié)構(gòu)性的問題。特別是在刑事司法領(lǐng)域，歧視問題有其自身的歷史遺留問題。因此，妄圖一次性地解決算法歧視問題，是不現(xiàn)實的，也過分簡化了社會系統(tǒng)的復(fù)雜性。法律人工智能行業(yè)應(yīng)努力將法律學(xué)者、心理學(xué)者、社會學(xué)者以及計算機科學(xué)與工程學(xué)的專家整合一處，賦予他們決策權(quán)，通過社會各領(lǐng)域人士的共同努力與跨學(xué)科合作研究，借鑒各領(lǐng)域的專業(yè)知識，尋找潛在的歧視問題。在此基礎(chǔ)上，公開、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)刂贫ㄋ惴ü叫詫彶闃?biāo)準(zhǔn)，并定期更新修訂，確保算法檢測標(biāo)準(zhǔn)體系的規(guī)范化與持續(xù)性。此外，算法公平性的監(jiān)督與問責(zé)機制應(yīng)是強有力的，即使企業(yè)無法詳細(xì)解釋算法產(chǎn)生決策的過程，其也應(yīng)當(dāng)對算法決策所產(chǎn)生的后果負(fù)責(zé)。唯有如此，方可促使企業(yè)在設(shè)計、檢測、運用算法時更加謹(jǐn)慎與小心。政府、行業(yè)與企業(yè)均應(yīng)促成法律人工智能算法的公開性、透明性與可解釋性，增進算法的可信度。政府應(yīng)意識到算法黑箱性所可能帶來的偏見與歧視風(fēng)險，可從知識產(chǎn)權(quán)法律保護、法律法規(guī)硬性要求、適當(dāng)?shù)姆韶?zé)任分配以及市場監(jiān)管等方面鼓勵、支持企業(yè)進行算法開源，行業(yè)應(yīng)當(dāng)制定算法公開性、透明性與可解釋性的相關(guān)倫理與規(guī)范。

綜上，算法問題是法律人工智能中的核心問題，但目前法律人工智能市場上存在著大量“拉虎皮作大旗”的現(xiàn)象，法律人工智能產(chǎn)品中的算法往往有名無實。而在學(xué)界，限于學(xué)科背景與學(xué)科界限，學(xué)者對算法尤其是法律領(lǐng)域可適用的算法的研究，無法從計算機科學(xué)與統(tǒng)計學(xué)等交叉學(xué)科方面進行切入與探討。未來，需要從算法本身及技術(shù)方面討論算法在使用過程中出現(xiàn)的法律問題，并做相關(guān)改進與發(fā)展，以期構(gòu)建一種負(fù)責(zé)任的算法(Accountable Algorithm)、理性的算法(Reasonable Algorithm)與公正的算法(Equitable Algorithm)。